PREDICTION OF USED LUBRICATING OILS PROPERTIES BY INFRARED SPECTROSCOPY USING MULTIVARIATE ANALYSIS

Infracrvena spektroskopija u kombinaciji s metodom parcijalnih najmanjih kvadrata (PLS) primijenjena je za razvitak kalibracijskih modela s ciljem brzog i točnog istovremenog određivanja svojstava rabljenih mazivih ulja: gustoće, viskoznosti i stiništa. U skupu za treniranje korišteno je stotinu uzoraka rabljenog mazivog ulja. PLS kalibracijski modeli za svako određivano svojstvo su razvijeni upotrebom infracrvenog transmisijskog spektra bez prethodne spektralne obrade. Za validaciju modela primijenjena je tehnika križne validacije. Razvijeni PLS modeli pokazuju vrlo dobro slaganje sa normirnim ispitnim metodama. Dobiveni rezultati pokazuju da su PLS modeli temeljeni na infracrvenim spektrima primjenjivi kao praktične i pouzdane analitičke metode za praćenje svojstava rabljenih mazivih ulja.Infrared spectroscopy (IR) in combination with partial least squares regression (PLS) algorithm was applied to develop calibration models for rapid and accurate simultaneous determination of the properties of used lubricating oils: density, viscosity, and pour point. Training sets were composed of hundred used lubricating oil samples. PLS calibration models for each property have been developed by using IR transmission spectra without spectral pretreatment. Cross validation technique was applied for validating models. The PLS models showed very good correlation with corresponding reference methods. Results indicated PLS models based on infrared spectra as practical and reliable analytical methods for routine monitoring of used lubricating oil